利用最大似然与马氏距离识别作弊锚节点
密码学与安全
2014-11-21 v1
摘要
恶意锚节点会持续阻碍真实且恰当的定位。发现恶意或脆弱的锚节点是无线传感器网络（WSNs）中的一个基本问题。在无线传感器网络中，锚节点是知晓自身当前位置的节点。相邻节点或非锚节点借助锚节点来计算自身位置（或位置参考）。在存在作弊锚节点或作弊节点的情况下，精确的定位是不可能的。如今，识别网络中的作弊锚节点或作弊节点是一项具有挑战性的任务。即使找出了作弊锚节点的位置，也无法保证所识别的节点是否合法。本文旨在利用三边测量算法定位作弊锚节点，随后将其与最大似然期望技术（MLE）以及马氏距离相结合，以在定位过程中获得识别恶意或作弊锚节点的最高精度。我们能够显著降低定位过程中产生的误差。为实现目的，我们使用ns-3网络模拟器对所提方案进行了仿真。
引用
@article{arxiv.1411.5465,
title = {Identifying Cheating Anchor Nodes using Maximum Likelihood and Mahalanobis Distance},
author = {Jeril Kuriakose and V. Amruth and Swathy Nandhini and V. Abhilash},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.5465},
year = {2014}
}
备注
12 pages, 18 figures, IJSP. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1411.4437